이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
자동화된 보고 파이프라인을 구축했던 건 수업 데이터 분석 프로젝트에서였습니다. 매주 수동으로 엑셀을 업데이트하던 보고서를 Python 스크립트로 자동 집계·포맷하는 방식으로 바꿨습니다. 통합한 데이터 소스는 설문 응답 구글 시트, 웹 분석 CSV 내보내기, CRM 내보내기 파일 세 가지였습니다. 소스마다 포맷이 달라서 통일된 스키마로 변환하는 전처리 단계를 먼저 만드는 게 핵심이었습니다. 한 번 연결하고 나니 보고서 작성 시간이 2시간에서 15분으로 줄었고, 수동 입력 오류도 사라졌습니다.
파이프라인에서 가장 중요한 건 데이터 품질을 입력 단계에서 검증하는 것이라고 느꼈습니다. 잘못된 데이터가 들어오면 자동화가 오히려 오류를 빠르게 퍼뜨리기 때문입니다. 신뢰할 수 있는 자동화는 검증 로직이 함께 있어야 한다는 걸 그 경험에서 배웠습니다.
자동화 보고 파이프라인에서 제가 가장 부딪힌 건 소스마다 포맷이 다르다는 것입니다. 설문 응답 구글 시트, 웹 분석 CSV, CRM 내보내기 파일 세 소스가, 각각 형식이 달랐습니다. 그대로 합치면, 컬럼도 단위도 안 맞아 자동화가 깨졌습니다. 그래서 통일된 스키마로 변환하는 전처리 단계를 먼저 만들었습니다. 각 소스를 같은 형태로 바꾼 뒤에야, 집계가 됐습니다. 막연히 '스크립트로 자동화한다'가 아니라, 서로 다른 포맷을 어떻게 한 형태로 모을지가 먼저였습니다.
전처리를 건너뛰면, 뒤가 다 어긋났습니다. 그래서 스키마 통일이 파이프라인의 출발이었습니다.
자동화 파이프라인에서 제가 절차로 남긴 건 입력 단계에서 데이터 품질을 검증하는 것입니다. 한 번 연결하니 보고서 작성이 2시간에서 15분으로 줄고, 수동 입력 오류도 사라졌습니다. 다만 잘못된 데이터가 들어오면, 자동화가 오히려 오류를 빠르게 퍼뜨렸습니다. 그래서 입력 단계에 검증 로직을 붙였습니다. 값이 비거나 범위를 벗어나면, 집계 전에 걸러지게 했습니다.
자동화는 빠른 만큼, 틀린 것도 빠르게 번졌습니다. 그래서 신뢰할 수 있는 자동화는 검증 로직이 함께 있어야 했습니다. 한 번 만들고 끝이 아니라, 입력 검증을 절차로 박은 게 핵심이었습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 프로덕트 매니지먼트 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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